最近两次面试的时候，被问到了vue中双向数据绑定的原理，因为初学不精，只是使用而没有深入研究，所以答不出来。之后就在网上查找了别人写的博客，学习一下。
原文链接：https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/80700233
做业务的时候我们经常要使用过滤器或者拦截器（听这口音就是从Java过来的）。常见的场景如一个HTTP请求，需要经过鉴权过滤器、白名单校验过滤、参数验证过滤器等重重关卡最终拿到数据。
本篇博客,小菌为大家带来关于使用HBase的JavaAPI的一些常用练习。
一 AWS DynamoDb在java中的使用【建立连接】 accessKey = “xxxxxxx”; secretKey = “xxxxxxxx” if (StringUtils.isNotBlank(accessKey) && StringUtils.isNotBlank(secretKey)) { logger.debug("accessKey和secretKey有值,不是写在系统配置里的方式"); bac = new BasicAWSCredentials(accessKey, se
日常设计中，不可避免的会使用到按键，像我们常见的 POS 机、计算器等设备用到的按键是非常多的，如果采用普通的 1 个 IO 1 个按键的设计方法，显然对单片机资源来说是非常浪费的，所以采用类似矩阵的设计思路，能够大大减少 MCU IO 的使用，也是我们所说的矩阵键盘。
import java.io.BufferedInputStream; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.util.Properti
1. cookie有2个版本(version 0与version 1)，version 0最早是网景公司定的，比较保守，value值不能有特殊字符，比如 冒号之类的，象 GMT+05:30，在version 0下，取出来，就变成GMT+05，冒号后的:30丢了
HBase相对复杂，想要快速啃下来比较困难。而MiniBase吸收了HBase最核心的引擎部分的精华，希望可以通过学习MiniBase以小见大，能够对自己理解HBase这个庞然大物有所帮助。
点灯用到的都是GPIO的输出功能，这篇，通过按键的使用，来学习GPIO输入功能的使用。
一般来说我们的产品都有按键，按键用来操作相应的界面，那就会有相应的界面处理方法，以下有两种结构的编写：
上篇文章：【i.MX6ULL】驱动开发9——Linux IO模型分析，介绍了linux中的五种I/O模型，本篇，就来使用阻塞式I/O和非用阻塞式I/O两种方式进行按键的读取实验，并对比之前使用输入捕获和中断法检测的按键程序，查看CPU的使用率是否降低。
通过这篇简短的博客文章，我将与您分享一些可以从Spring Boot中的application.properties文件中读取应用程序属性的方法。 我将分享3种方式：
Hbase在表里存储数据使用的是四维坐标系统。分别是：行健、列族、列限定符和时间版本。 如： 列族A 行健 列限定符(name) 列限定符(email) 列限定符C(password) aaa 单元(value1) 单元(value4) 单元(value7) bbb 单元(value2) 单元(value5) 单元(value8) ccc 单元(value3) 单元(value6) 时间版本1：单元(value9),时间版本2：单元(value10) 行健按照字典排
独立按键一共8个，有对应的插槽可以连接在单片机的任意IO口。去抖动的方式，我们采用软件延时的方法。过程如下：
下面假设我们有一个 CSV 文件，是存储用户购买记录的。它一共有三列， order_id，consumer，product。我们需要将这个文件导入到Hbase里，其中 order_id 作为Hbase 的 row key。
开发板板载一个74HC165 芯片，本章就来介绍如何来扩展单片机IO 口，通过本章的学习，让大家学会使用74HC165 芯片来扩展IO 口。本章所要实现的功能是：使用开发板上的74HC165 模块扩展8 位IO 与独立按键连接，通过独立按键控制LED 灯。
Master是所有Region Server的管理者，其实现为HRegionServer,主要作用有:
这个框架应付一些与按键、LCD交互的案子可以说是非常简单且高效，所以这些年，凡是自己副业或者主业公司做的任何一个项目只要涉及到类似的思想，那么我基本都会沿用这套框架来做，可以说这套框架已经给我挣了不少项目钱了；收获还是蛮大的！Github上还放置了我当时写的PPT，是我当时根据项目大致的需求写的，但是由于产品需求的不确定性，老是变来变去(说实话我真的非常讨厌这样子，以前很讨厌，现在极度讨厌，因为没有明确的需求却还要干着低效率且没有意义的活，简直是浪费资源&&浪费时间&&浪费生命)，后面直接舍弃了这个框架，沿用最简单的思维去做，因为可能当事人他自己都不知道要做成什么样子，毕竟没有明确需求的东西不值得提复用性把它做得高逼格，所以只能用简单的思路去做了；简单的框架思维当然就没有这个好，这个PPT也就闲置下来了。当然不同的产品可以根据自己的需求定制修改，这么好用的东西难道不分享？肯定要分享啦！
要获取URL地址栏中的参数，可以使用JavaScript的URLSearchParams对象或手动解析URL字符串的方式。 以下是两种常用的方法：
试想一个问题：如果我们已知Java对象的toString格式，想要获取其json格式或者其Java对象，该如何做呢？
在5、6年前，我们就希望能用分布式存储和分布式数据库来替代集中存储，觉得分布式廉价，而且高可靠。
openmessaging-java/openmessaging-api/src/main/java/io/openmessaging/producer/Producer.java
最近重装系统,NX9.0太大了,不想重装,原来的话重装LicenceServer后,NX9.0是可以直接打开的,但是.NET二次开发的时候有错误,这次试一下添加注册表后,可不可以进行二次开发. 需要添加的
在本文里面，我将介绍 Java 开发者使用 Spring Data 访问 Redis 并执行操作的编程方式。
最近一个群友的boss让研究hbase，让hbase的入库速度达到5w+/s，这可愁死了，4台个人电脑组成的集群，多线程入库调了好久，速度也才1w左右，都没有达到理想的那种速度，然后就想到了这种方式，但是网上多是用mapreduce来实现入库，而现在的需求是实时入库，不生成文件了，所以就只能自己用代码实现了，但是网上查了很多资料都没有查到，最后在一个网友的指引下，看了源码，最后找到了生成Hfile的方式，实现了之后，发现单线程入库速度才达到1w4左右，和之前的多线程的全速差不多了，百思不得其解之时，调整
作者 | 潘政 @达坦科技（DatenLord） 策划 | Tina 简介和背景 Etcd 是一个支持强一致性的分布式 KV 存储，主要用于 metadata 的管理、服务发现、分布式锁等场景。DatenLord 使用 etcd 来管理集群的 metadata，DatenLord 的应用会频繁查询 etcd 中的 metadata，但是极少更改，是典型的读多写少的场景。在使用过程中我们发现一次 etcd 操作带来的网络开销成为了性能瓶颈，所以我们想到通过实现客户端缓存的方式来省去不必要的网络的开销
在8u71后不再直接使用反序列化得到的Map对象，而是新建了一个LinkedHashMap对象，并将原来的键值添加进去。 所以后续对Map的操作都是基于这个新的LinkedHashMap对象，而原来我们精心构造的 Map 不再执行 set 或 put 操作，也就不会触发RCE了
如果利用mapreduce过程的自动排序，只能实现根据第一列排序，现在需要自定义一个继承自WritableComparable接口的类，用该类作为key，就可以利用mapreduce过程的自动排序了。代码如下：
Java工程中内存管理总是一个绕不过去的知识模块，无论HBase、Flink还是Spark等，如果使用的JVM堆比较大同时对读写延迟等性能有较高要求，一般都会选择自己管理内存，而且一般都会选择使用部分堆外内存。HBase系统中有两块大的内存管理模块，一块是MemStore ，一块是BlockCache，这两块内存的管理在HBase的版本迭代过程中不断进行过各种优化，接下来笔者结合自己的理解，将这两个模块的内存管理迭代过程通过几篇文章梳理一遍，相信很多优化方案在各个系统中都有，举一反三，个人觉得对内核开发有很大的学习意义。本篇文章重点集中介绍MemStore内存管理优化。
和写流程相比，HBase读数据是一个更加复杂的操作流程，这主要基于两个方面的原因：
这是这个系列的最后一篇了，实在没精力写了，本来还想写一下hbck的，这个东西很常用，当hbase的Meta表出现错误的时候，它能够帮助我们进行修复，无奈看到3000多行的代码时，退却了，原谅我这点自私的想法吧。 在讲《Get、Scan在服务端是如何处理？》当中的nextInternal流程，它的第一步从storeHeap当中取出当前kv，这块其实有点儿小复杂的，因为它存在异构的Scanner（一个MemStoreScanner和多个StoreFileScanner），那怎么保证从storeHeap里面拿出来
Rowkey 是行的主键，它是以字典顺序排序的。所以 Rowkey 的设计是至关重要的， 关系到你应用层的查询效率。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
根据vue的官网介绍，可以得知vue是一个mvvm框架，且是响应式的。为了更深入了理解其内涵，本人以及理解实现了一个简单的mvvm学习的demo。下面分享给大家，欢迎大家一起讨论。 一、m
记录本地存储的相关信息（cookie,sessionStorage,LocalStorage等）的存储信息
MapReduce 是 Google 提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。简而言之，就是将任务切分成很小的任务然后一个一个区的执行最后汇总，这就像小时候我们老师经常教育我们一样，大事化小，小事化了（瞬间感觉那时候老师好言简意赅啊!!!）思想就这么一个思想，那么按照这个思想在现代软件定义一切的世界里面，我们怎么运用这样的方式来解决海量数据的处理，这篇就告诉你一个这样的一个简单的实现使用 Go 语言。 上车了 简单介绍一下几个概念： 概念“Map（映射）”和“Reduce（归纳
点击下载 链接：https://pan.baidu.com/s/17r-mfTTYwrgLFh50xDVEvA 提取码：h25r
silverlight小技巧 silverlight设置浏览器Cookies 1. 设置Cookies 设置Cookies需要用到SetProperty()方法。而Cookies也要格式化为“Key=Value;expires=ExpireDate”形式。 private void SetCookie(string key, string value) { // 7天过期 DateTime expireDate = D
HBase 系统架构图 组成部件说明 Client： 使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信 Client与HMaster进行通
股票案例 我们要做的是股票的案例，它能够无刷新地更新股票的数据。当鼠标移动到具体的股票中，它会显示具体的信息。 我们首先来看一下要做出来的效果： 服务器端分析 首先，从效果图我们可以看见很多股票基本信
外观模式也叫门面模式，主要解决的是降低调用方的使用接口的复杂逻辑组合。这样调用方与实际的接口提供方提供方提供了一个中间层，用于包装逻辑提供API接口。有些时候外观模式也被用在中间件层，对服务中的通用性复杂逻辑进行中间件层包装，让使用方可以只关心业务开发。
本文是系列文章的第二篇，该系列文章涵盖了探索 C# 12功能的各种重构场景。在这篇文章中，我们将了解如何使用集合表达式重构代码，我们将学习集合初始化器、各种表达式用法、支持的集合目标类型和 spread 语法。该系列的进展情况如下：
本文主要研究一下openmessaging的MessagingAccessPoint
之前写分布式系统课的Lab4的时候只顾埋头做，偶然发现居然是MIT 6.824的lab1的java移植版。正好借此机会复习并整理一下。
继上一篇讲了Put和Delete之后，这一篇我们讲Get和Scan, 因为我发现这两个操作几乎是一样的过程，就像之前的Put和Delete一样，上一篇我本来只打算写Put的，结果发现Delete也可以走这个过程，所以就一起写了。 Get 我们打开HRegionServer找到get方法。Get的方法处理分两种，设置了ClosestRowBefore和没有设置的，一般来讲，我们都是知道了明确的rowkey，不太会设置这个参数，它默认是false的。 if (get.hasClosestRowBefore()
我们讲过，利用循环的方式将PQ中得到的table表逐行导入SQL Server中，有的朋友怀疑这种方式会不会造成数据量较大时运行慢、能耗大的问题，这种顾虑理论上是恰当的，所以今天再介绍一种能够直接一次性导入SQL的办法。
Map Side Join package MapJoin; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.h
HBase采用LSM树架构，天生适用于写多读少的应用场景。在真实生产环境中，也正是因为HBase集群出色的写入能力，才能支持当下很多数据激增的业务。需要说明的是，HBase服务端并没有提供update、delete接口，HBase中对数据的更新、删除操作在服务器端也认为是写入操作，不同的是，更新操作会写入一个最新版本数据，删除操作会写入一条标记为deleted的KV数据。所以HBase中更新、删除操作的流程与写入流程完全一致。当然，HBase数据写入的整个流程随着版本的迭代在不断优化，但总休流程变化不大。
由于小编的系统需要进程间通信，想通过对Xml文件操作，来进行信息交互，于是写了一组相关的类。 xml文件：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
